In [1]:

import os
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字型支援

 

除了作圖功能，matplotlib也提供本地圖片展示以及儲存圖片的功能，這兩個通能通過imshow()方法和savefig()方法實現。

 

1 圖片展示¶

 

在使用imshow()展示圖片前，需要先將圖片讀取出來。讀取圖片可以通過pillow庫，也可以用matplotlib本身自帶的image模組實現。

In [2]:

# 使用pillow庫讀取圖片
img = Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.imshow(img)

# 使用matplotlib自帶image庫讀取圖片
img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")  
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(img)


plt.show()

   

可以設定關閉座標軸：

In [3]:

img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")  
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.imshow(img)
ax1.axis('off')

plt.show()

   

imshow()方法中提供了眾多引數以供個性化得展示圖片，但我更建議使用pillow等專業的圖片處理庫先對圖片進行處理，然後交由imshow()方法進行展示，以下是使用imshow方法顯示灰度圖片：

In [4]:

img=Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
img = np.array(img)
if img.ndim == 3:
    img2 = img[:,:,0]
plt.subplot(321); plt.imshow(img)
plt.subplot(322); plt.imshow(img, cmap = 'gray')  # 無效
plt.subplot(323); plt.imshow(img2)
plt.subplot(324); plt.imshow(img2, cmap = 'gray')  # 灰度
plt.subplot(325); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray)  # 與cmap ='gray'等效
plt.subplot(326); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray_r)  # 反向灰度
plt.show()

   

顯示多張圖片：

In [5]:

index = 1

fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
    for col in range(3):
        image_name = os.path.join(r'./jupyter/matplotlib/images', str(index)+'.jpg')
        img = plt.imread(image_name)
        axes[row, col].imshow(img)
        axes[row, col].axis('off')
        index += 1
plt.show()

 

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